華為「苦日子說」打破美好想像,工研院:5G慢慢爆是好事
華為「苦日子說」打破美好想像,工研院:5G慢慢爆是好事

華為創辦人任正非一封「苦日子」員工信擄獲了所有市場眼球。他近期頻繁接受媒體訪問談5G、談華為,畫出的圖像與台灣產業鏈期待大不相同,工研院產科國際所研究總監楊瑞臨說,「我個人不認為今年是5G元年,從商轉角度應該是2020年。」

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工研院產科國際所研究總監楊瑞臨認為5G慢慢爆是好事
圖/ 王郁倫攝影

楊瑞臨22日出席「2019年台灣製造業暨工具機產業景氣展望記者會」,表示他十分認同任正非的三個論點:苦日子、爆彈式發展跟無急迫需求。

5G的發展一定是緩慢的,5G的商機爆發集中度不如4G。
人們對5G沒有迫切需要,5G被誇大了。
5G不可能像4G一樣勢如破竹,他可能是東爆一個地雷,西爆一個地雷。任正非

儘管今年5G旗艦手機推出,展訊、聯發科、華為都有晶片方案出爐,但他認為市場仍在「想應用」的階段,電信業者也還在想商業模式是什麼?單單台灣5大電信業者,除了B2C的服務,商業應用的偏好也不同。對於業者喊5G執照太昂貴,楊瑞臨坦言政府在研究評估中,會參考國際作法及台灣特色,等2020年交通部跟NCC公布釋照辦法。

5G不會百花齊放

為何說5G不會百花齊放,而是一個一個爆彈?楊瑞臨說,4G在導入2年內覆蓋率就已經超過9成,但5G滲透率不會一開始就全覆蓋,預估到2025年只有20%。「因為大家都還在想應用,找商業模式是什麼?」他說。

5G TOWER
5G仍在發展應用中
圖/ shutterstock

他直言,現在各地都有實驗應用上路,比方奧運服務可期待,也有業者以5G連線,讓柏林跟倫敦兩地的演奏與演唱家同步合作,無縫展現完美合奏。他坦言5G今年起會進入各新場域,但不會全面性,只會在某些地點或城市先行,還需要跟4G搭配,「5G會慢慢爆,而不會大爆。」「慢慢爆是好事。」楊瑞臨說。關鍵應用會先行,如5G智慧城市的應用以「Massive Connection」(大連結)為主,搭配當地WiFi服務。

談到5G應用上路,無人自駕車被視為5G殺手級應用。「過去3GPP跟IEEE井水不犯河水,但5G以後兩陣營會既競爭又合作。」楊瑞臨說,這部分最初可望是點到點的公共服務先行,目前兩派陣營自駕車開發商,一端認為邊緣運算需要放在汽車上,一端則看好5G低延遲效應,讓自駕車可以回送資訊上雲決策,是一種混合的型態。

5G應用不只有在手機,應用場景包括智慧城市、製造、醫療、安控及交通、電表,5G市場興起是很多元的,它不是百花齊放,而是一步一步發展。

楊瑞臨說,目前5G競爭激烈,中國的代表是華為,美國則是高通,但兩者的產品不同。談到任正非近期高調頻在媒體曝光,楊瑞臨說由於5G發展緩慢,華為人這麼多,能否等待是實話,他也認為「頻放話不知道是不是希望美國警覺性鬆一點?」

談到電信業者採購5G設備,楊瑞臨也說將不會集中一家公司。舉例來說,中國移動就分中國北中南區,分別向華為、易利信、諾基亞採購,而遠傳也傳出向易利信跟諾基亞採購,不僅好議價也可以做平衡。

越苦華為越要拼成長

談到5G細火慢燉,「5G在台灣的發展,我認為還有很長的時間要走,今年不可會落地,明年難度也滿大的」,華為技術台灣總代理訊葳技術總經理雍海表示。

而對任正非發信給員工說要有「過苦日子」的準備,雍海談到此事,開玩笑地表示,任正非的領導風格就是越是艱苦的環境,越要強調成長,當發展好的時候,才會強調苦這件事。

「2019年對於整個市場而言,肯定是一場危機,整個市場都在下滑,而且還是在加速下滑,大家都準備要過冬,系統商還得為5G做準備」,即便如此,雍海表示,華為在2018年手機整體出貨量為2億台,預計2019年將達2.5至2.6億台,雖然成長趨緩,但對於華為自身來講,整體還是成長的。

5G尚未爆發,貿易戰衝擊製造業成長率

美中貿易戰未歇,需求影響加上原料價格下滑,台灣製造業產值成長率遭下修,工研院IEKCQM 22日公布整體製造業產值成長率,從原預估2019年成長率3.21%下修至1.58%,增幅腰斬。

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工研院產科國際所副組長陳志強表示資訊產業相對仍比去年成長
圖/ 王郁倫攝影

「下修主要來自化學工業因原油跌價衝擊,其次是金屬機電業,資訊業跟民生工業反而影響較小。」工研院副組長陳志強說,雖然製造業4大領域都比去年差,但資訊產業2019年預估仍有2.2%成長率,其中僅面板、被動元件、PCB產業仍下滑,電腦手機業務都仍成長。

2018年12月經濟部公布出口產值,結束連續24個月正成長紀錄,轉開始衰退,展望2019年,工研院產科國際所長蘇孟宗指出,企業營利事業所得稅從17%增至20%,隨台商製造回流,建議政府評估給5年投資租稅減免,並協助解決台灣5缺困境,並加速與國際連結,與東南亞各國簽訂投保協定。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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